Ulemper av en superdatamaskin

Selv om organisasjonen har forsket fordelene og fordelene ved å bruke en superdatamaskin for å takle vanskelige og kompliserte problemer, vil du finne at superdatamaskiner også presentere noen ulemper. Jo større og kraftigere superdatamaskin er, jo mer infrastruktur og vedlikehold det krever å utføre beregningene du har tenkt å oppnå.

Lagring og båndbredde

Forskere bruker superdatamaskiner til å gjøre arbeidet med enorme datasett som de behandler på en høy rente, mens generere stadig store mengder ekstra data, for eksempel når forskere arbeider med værvarsling eller simulere kjernefysiske bombe detonasjoner. En ulempe er at superdatamaskiner krever massive eksterne lagringsenheter som båndbredde er rask nok til å romme dataene blir analysert og produsert. Hvis lagringsplass og båndbredde ikke kan holde tritt med dataflyten, vil superdatamaskin ikke være i stand til å arbeide på full kapasitet.

Vedlikehold og støtte

Superdatamaskin systemer er bygget ved å koble flere prosesseringsenheter og kan kreve store rom til å lagre dem. Det store antall prosessorer avgir mer varme enn vanlige maskiner, noe som er en ulempe, fordi de krever en avkjøling infrastruktur. Superdatamaskin trenger også programvare for å overvåke hvordan den brukes og til å oppdage feil, og en større enn vanlig støttepersonell til å administrere og støtte datamaskinen, den eksterne lagrings og høyhastighets nettverk.

Koste

En superdatamaskin som kan simulere plasseringen av potensielle oljeforekomster eller fremdriften av ulike permutasjoner av en orkan system kan koste mye penger, noe som kan være en ulempe hvis organisasjonen må arbeide med et begrenset budsjett. For eksempel, en IBM Watson superdatamaskin "koster ca $ 3 millioner, ifølge Computerworld magazine. Den Fujitsu K Computer for Riken avanserte institutt for beregningsvitenskap i Kobe, Japan koste $ 1.2 milliarder for å bygge og krever $ 10 millioner per år for driftskostnadene, i henhold til Atlanterhavet.

Behandlingstid

I motsetning til vanlige stasjonære datamaskiner som kan fullføre beregning av et problem i noen minutter eller over natten, superdatamaskiner jobbe med oppgaver som krever intensive beregninger som kan ta svært lang tid å fullføre. For eksempel kan en superdatamaskin bruke måneder å utføre beregninger for å støtte forskning på klimaendringer eller for å bidra til å kurere en sykdom, presentere en ulempe for folk som er i en hast for raske resultater.